训练中在train和val数据上f1正常，但是在test数据上f1得分特低

[LittleBenXi]

训练得分

2019-11-19 10:20:56,050:INFO: Epoch 14/20
2019-11-19 11:34:31,893:INFO: - Train metrics: loss: 00.00; f1: 96.55
2019-11-19 11:42:04,513:INFO: - Val metrics: loss: 00.01; f1: 95.67
2019-11-19 11:42:11,501:INFO: Best val f1: 98.54

测试得分

2019-11-19 14:29:30,180:INFO: Starting evaluation...
2019-11-19 14:36:44,370:INFO: - Test metrics: loss: 14.14; f1: 00.02
2019-11-19 14:36:53,070:INFO:              precision    recall  f1-score   support

       prop       0.01      0.63      0.02     42707
      parts       0.04      0.01      0.01     96256
      model       0.01      0.03      0.01     23660

avg / total       0.03      0.18      0.02    162623

训练和测试都是用的evaluate.py, 为什么会出现这种情况

[lemonhu]

谢谢关注。
根据你所给的结果，不太好直接给出结论，一个可能的原因是训练时的标签顺序编码tag2idx和测试时不一样。

[LittleBenXi]

谢谢关注。
根据你所给的结果，不太好直接给出结论，一个可能的原因是训练时的标签顺序编码tag2idx和测试时不一样。

的确是标签顺序的问题，train和test的tag2id不对应。已经搞定了，谢谢！很棒的项目！